Side differences in upper quarter mobility/stability are not related to serve velocity in tennis players with different levels of training experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Tennis is characterised by repetitive serves and strokes predominately performed with one arm. This can lead to differences in upper quarter mobility/stability between the stroke and non-stroke arm, which could even enlarge with increasing training experience and negatively affect serve velocity. Thus, we determined side differences (i.e., limb symmetry index) in upper quarter mobility/stability and their association with flat and slice serve velocity in advanced (ITN ≤ 4) female and male tennis players (N = 42, mean age = 23.9 ± 9.3 years) with different levels of training experience (< 2 years: n = 14, 2-5 years: n = 17, 6-8 years: n = 11). RESULTS: Y Balance Test-Upper Quarter (YBT-UQ) side difference (i.e., composite score) and performances (i.e., medial reach) were largest in players with the lowest level of training experience (i.e., < 2 years). Further, YBT-UQ performances (i.e., medial reach and composite score) but not side differences were significantly correlated with flat and slice serve velocity, particularly in less experienced players. Our results suggest that significant side differences in upper quarter mobility/stability occur in less experienced players (indicative of increased injury risk) but they are not related to tennis-specific performance (i.e., serve velocity).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».